第三十八专题
第三十八篇-TeslaP40-SenseVoice部署,速速杠杠的
环境 系统：CentOS-7CPU: 14C28T内存：32G显卡：Tesla P40 24G驱动: 535CUDA: 12.2 创建环境 conda create -n sv python=3.11 -yconda activate sv 克隆 git clone https://github.com/FunAudioLLM/SenseVoice.gitcd Sense
动态规划之买卖股票篇-代码随想录算法训练营第三十八天| 买卖股票的最佳时机ⅠⅡⅢⅣ，309.最佳买卖股票时机含冷冻期，714.买卖股票的最佳时机含手续费
121. 买卖股票的最佳时机 题目链接：. - 力扣（LeetCode） 讲解视频： 动态规划之 LeetCode：121.买卖股票的最佳时机1 题目描述： 给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。 你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
代码随想录算法训练营第三十八天| 509. 斐波那契数 ，70. 爬楼梯，746. 使用最小花费爬楼梯
509. 斐波那契数 - 力扣（LeetCode） class Solution {public int fib(int n) {if (n <= 1) {return n;}int[] dp = new int[n + 1];dp[0] = 0;dp[1] = 1;for (int i = 2; i <= n; i++) {dp[i] = dp[i - 1] + dp[i - 2];}re
训练营第三十八天 | 309.最佳买卖股票时机含冷冻期动态规划系列七总结714.买卖股票的最佳时机含手续费股票问题总结篇!
309.最佳买卖股票时机含冷冻期 力扣题目链接(opens new window) 给定一个整数数组，其中第 i 个元素代表了第 i 天的股票价格 。 设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下，你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）: 你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。卖出股票后，你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。 示例: 输
追逐自己的梦想----------辅助制作第三十八课：物品出售的分析和实现
首先是找到出售物品的call007A97E7 898D 0AD8FFFF MOV DWORD PTR SS:[EBP-27F6],ECX007A97ED 8B0D 8048F300 MOV ECX,DWORD PTR DS:[F34880]007A97F3 52 PUSH EDX007A97F4 C785 EED7FFFF 0>MOV
代码随想录算法训练营第三十八 |● 509. 斐波那契数 ● 70. 爬楼梯 ● 746. 使用最小花费爬楼梯
我在每一个算法开始之前都会去认真的看一下这个理论基础，或者说是算法的主要思想，可以直接看视频carl讲解的很清晰；其次还会大致看一下这一part中的题型及难度 动态规划理论基础讲解链接：https://programmercarl.com/%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%A7%84%E5%88%92%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80.html 视
算法训练营第三十八天 | LeetCode 435 无重叠区间、LeetCode 763 划分字母区间、LeetCode 56 合并区间
LeetCode 435 无重叠区间 这题和用最少数量的🗡引爆气球比较相像，首先还是要对区间进行排序，至于按左边界还是按右边界好像无所谓。但是上一题我用的是左边界排序，对右边界进行更新，所以这里我们就还是采用一样的思路好了。 大概也还是双指针，并且每次循环开始将j固定在i+1位置开始遍历，如果j起始位置小于i结束位置，注意是小于，这里是重叠，不包含挨在一起的情况，就将需要去重叠的区间数+1，
代码随想录算法训练营第三十八天| 435. 无重叠区间 、763.划分字母区间、56. 合并区间
435. 无重叠区间 题目链接：435. 无重叠区间 文档讲解：代码随想录/无重叠区间 视频讲解：视频讲解-无重叠区间 状态：已完成（1遍） 解题过程 看到题目的第一想法 这道题我的想法是首先将集合按照start从小到大排序，如果start一样，局部最优就是把end更大的移除。但是太单薄了，支撑不起题目的要求，想了半天想不到思路，直接看视频讲解吧。 看完代码随想录之后的想法
【刷题】代码随想录算法训练营第三十八天|509、斐波那契数，70、爬楼梯，746、使用最小花费爬楼梯
目录 509、斐波那契数70、爬楼梯746、使用最小花费爬楼梯 509、斐波那契数 讲解：https://programmercarl.com/0509.%E6%96%90%E6%B3%A2%E9%82%A3%E5%A5%91%E6%95%B0.html 动规是由前一个状态推导出来的，而贪心是局部直接选最优的，对于刷题来说就够用了。 class Solution {
第三十八篇：CAKeyframeAnimation--+CAShapeLayer+UIBezierPath用法，关键帧动画
有个很关键的属性：rotationMode // 把rotationMode设置=kCAAnimationRotateAuto根据曲线的切线自动旋转 keyframeAnimation.rotationMode =kCAAnimationRotateAuto ; //// ViewController.m// CAKeyframeAnimation--+CAS
完全背包基础题(第三十八天)
377. 组合总和 Ⅳ 题目 给你一个由 不同 整数组成的数组 nums ，和一个目标整数 target 。请你从 nums 中找出并返回总和为 target 的元素组合的个数。 题目数据保证答案符合 32 位整数范围。 答案 class Solution {public int combinationSum4(int[] nums, int target) {int[] dp = ne
代码随想录算法训练营第三十八天| 509. 斐波那契数，70. 爬楼梯 , 746. 使用最小花费爬楼梯
509. 递归经典入门，不难。需要注意在初始化dp数组的时候注意的是new int[n + 1], 不是n. 因为下标从0开始所以在遍历的时候要等==n再停止，最后返回dp的最后一个值就可以。 class Solution {public int fib(int n) {if (n <= 1) return n; int[] dp = new int[n + 1];dp[
代码随想录算法训练营第三十八天| 动态规划，509. 斐波那契数，70. 爬楼梯，746. 使用最小花费爬楼梯
目录 动态规划 题目链接： 509. 斐波那契数 思路 代码 题目链接： 70. 爬楼梯 思路 代码 题目链接： 746. 使用最小花费爬楼梯 思路 代码 总结 动态规划 Dynamic programming，DP问题。某一问题包含很多重叠的子问题，每个状态都由上一个状态推导而来。问题包括：基础问题，背包问题，打家劫舍，股票问题，子序列问题，
代码随想录算法训练营第三十八天|509. 斐波那契数，70.爬楼梯，746. 使用最小花费爬楼梯
动态规划(DP) 如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划是最有效的。 所以动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的 一、动态规划包含哪些问题？ 1、基础问题，如斐波那契数 2、背包问题，很经典的问题 3、打家劫舍 4、股票问题 5、子序列问题，如最长子序列，编辑距离等 二、动态规划的解题步骤 1、确定dp数组（dp table）以及下标的含义，用dp数组来保存递归
代码随想录算法训练营第三十八天| 理论基础、LeetCode 509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯
一、理论基础 题目链接/文章讲解/视频讲解：https://programmercarl.com/%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%A7%84%E5%88%92%E7%90%86%E8%AE%BA%E5%9F%BA%E7%A1%80.html 状态：已解决 1.动规定义 动规，简称DP，适用于存在很多重叠子问题的问题。与贪心区别主要是动规中每一个状态一定是由
代码随想录算法训练营33期 第三十八天 |62. 不同路径、63. 不同路径 II
62. 不同路径 // 1、dp[i][j]数组表示到到当前点i,j的位置有多少种路径// 2、dp[i][j] = dp[i-1][j] + dp[i][j-1] 到达当前点的路径总数等于i,j点上方一个单位的点，和左方点的路径的总和。// 3、初始化，应该以左上为中心初始化其右侧和下方所有点。// 4、前向传递i, j 都增大// 5、打印dpclass Solution {pu
代码随想录算法训练营第三十八天| 509. 斐波那契数，70. 爬楼梯，746. 使用最小花费爬楼梯
题目与题解 参考资料：动态规划基础 动态规划五步曲 确定dp数组（dp table）以及下标的含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组 509. 斐波那契数 题目链接：509. 斐波那契数 代码随想录题解：509. 斐波那契数 视频讲解：手把手带你入门动态规划 | LeetCode：509.斐波那契数_哔哩哔哩_bilibili 解题思
（学习日记）2024.04.10：UCOSIII第三十八节：事件实验
写在前面： 由于时间的不足与学习的碎片化，写博客变得有些奢侈。 但是对于记录学习（忘了以后能快速复习）的渴望一天天变得强烈。 既然如此 不如以天为单位，以时间为顺序，仅仅将博客当做一个知识学习的目录，记录笔者认为最通俗、最有帮助的资料，并尽量总结几句话指明本质，以便于日后搜索起来更加容易。 标题的结构如下：“类型”：“知识点”——“简短的解释” 部分内容由于保密协议无法上传。 点击此处进入学
C语言第三十八弹---编译和链接
✨个人主页： 熬夜学编程的小林 💗系列专栏： 【C语言详解】 【数据结构详解】 编译和链接 1、翻译环境和运行环境 2、翻译环境 2.1、预处理（预编译） 2.2、编译 2.2.1、词法分析 2.2.2、语法分析 2.2.3、语义分析 2.3、汇编 2.4、链接 3、运行环境 总结 1、翻译环境和运行环境 编译链接主流程如下图： 在ANSIC的任何
代码随想录算法训练营第三十八天|动态规划|理论基础、509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯
理论基础 文章 说实话，没做过题连理论基础都看不懂 1 确定dp数组（dp table）以及下标的含义 2 确定递推公式 3 dp数组如何初始化 4 确定遍历顺序 5 举例推导dp数组 这道题目我举例推导状态转移公式了么？ 我打印dp数组的日志了么？ 打印出来了dp数组和我想的一样么？ 509. 斐波那契数 文章 斐波那契数，通常用 F(n) 表示，形成的序列称为 斐波那契数列 。该数列
代码随想录算法训练营第三十八天| 动态规划理论基础、509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯
文章目录 动态规划理论基础1.斐波那契数2.爬楼梯3.使用最小花费爬楼梯 动态规划理论基础 动态规划（Dynamic Programming），动态规划中每一个状态一定是由上一个状态推导出来的。 动态规划的解题步骤： 确定dp数组（dp table）以及下标的含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组 动态规划应该如何debug：找问题的最好方式就是把
代码随想录算法训练营第三十八天|509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯
509. 斐波那契数 刷题https://leetcode.cn/problems/fibonacci-number/description/文章讲解https://programmercarl.com/0509.%E6%96%90%E6%B3%A2%E9%82%A3%E5%A5%91%E6%95%B0.html#%E7%AE%97%E6%B3%95%E5%85%AC%E5%BC%80%E8%A
代码随想录算法训练营第三十八天丨动态规划理论基础、509. 斐波那契数、70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯
动态规划理论基础： 春节时候详细读了算法导论中的动态规划章节，结合书本和代码随想录网站做一个理论总结。 动态规划（Dynamic Programming, DP）是解决一类特定问题的算法思想，常用于求解最优化问题。动态规划的核心思想是将原问题拆解成一系列子问题，通过解决子问题，进而解决原问题。这种方法特别适用于那些具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。动态规划关键在于掌握这两个概念： 重叠子
代码随想录算法训练营第三十八天 | 509. 斐波那契数、 70. 爬楼梯、746. 使用最小花费爬楼梯
过年回家，断更了一天，后面一定补上。 题目链接：509. 斐波那契数 文章讲解：代码随想录 509. 斐波那契数讲解 视频讲解：手把手带你入门动态规划 | leetcode：509.斐波那契数 思路和解法 题目： 斐波那契数 （通常用 F(n) 表示）形成的序列称为 斐波那契数列 。该数列由 0 和 1 开始，后面的每一项数字都是前面两项数字的和。也就是： F(0) = 0，F(1)